Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do NLG opartego na sztucznej inteligencji
- Przegląd generowania języka naturalnego (NLG)
- Rola NLG w konwersacyjnych systemach AI
- Kluczowe różnice między NLU a NLG
Deep Learning Techniki dla NLG
- Transformatory i wstępnie wytrenowane modele językowe
- Modele treningowe do generowania dialogów
- Obsługa długoterminowych zależności w konwersacji
Struktury chatbotów i NLG
- Integracja NLG z platformami chatbotowymi (np. Rasa, BotPress)
- Generowanie spersonalizowanych odpowiedzi dla chatbotów
- Poprawa zaangażowania użytkowników dzięki kontekstowej sztucznej inteligencji
Zaawansowane modele NLG dla wirtualnych asystentów
- Korzystanie z GPT-3, BERT i innych najnowocześniejszych modeli
- Generowanie wieloobrotowych dialogów ze sztuczną inteligencją
- Poprawa płynności i naturalności w odpowiedziach wirtualnych asystentów
Rozważania etyczne i praktyczne
- Stronniczość w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję i sposoby jej ograniczania
- Zapewnienie przejrzystości i wiarygodności w interakcjach z chatbotami
- Kwestie prywatności i bezpieczeństwa wirtualnych asystentów
Ocena i optymalizacja systemów NLG
- Ocena jakości NLG: BLEU, ROUGE i ocena ludzka
- Dostrajanie i optymalizacja wydajności NLG dla aplikacji czasu rzeczywistego
- Dostosowanie NLG do przypadków użycia specyficznych dla domeny
Przyszłe trendy w NLG i Conversational AI
- Nowe techniki samonadzorowanego uczenia się dla NLG
- Wykorzystanie multimodalnej sztucznej inteligencji do bardziej interaktywnych rozmów
- Postępy w konwersacyjnej sztucznej inteligencji uwzględniającej kontekst
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Dobre zrozumienie koncepcji Natural Language Processing (NLP)
- Doświadczenie z uczeniem maszynowym i modelami AI
- Znajomość Python programowania
Uczestnicy
- Programiści AI
- Projektanci chatbotów
- Inżynierowie wirtualnych asystentów
21 godzin